AI, lista o no

​El co-fundador de OpenAI, Greg Brockman, compartió este tuit en una conferencia a principios de este año, y es un gran ejemplo de cómo la inteligencia artificial va a cambiar la forma en que enseñamos y aprendemos. Aquí tienes otro ejemplo, en un titular de Education Week:

El fundador de Khan Academy, Sal Khan, ha declarado: "Creo que estamos en el umbral de utilizar la inteligencia artificial para lo que probablemente será la transformación positiva más grande que la educación haya visto jamás".

Aún no sé si siento el mismo grado de entusiasmo por la IA como Khan, Brockman y otros, pero estoy de acuerdo con ellos en dos puntos fundamentales. En primer lugar, es que la IA ya no es una historia de ciencia ficción, ya está con nosotros y evolucionando a una velocidad asombrosa. En segundo lugar, coincido con Brockman en que estamos en "un período histórico en el que como mundo vamos a definir una tecnología que será tan importante para nuestra sociedad en el futuro".

¿Qué debería significar esto para la educación? ¿Y pueden nuestros sistemas educativos mantener el ritmo? Aquí hay algunas cosas en las que he estado pensando.

La IA está cambiando la forma en que enseñamos

Como ilustra el tuit de Raymond, la IA puede proporcionar a los estudiantes tutoría siempre activa y extremadamente receptiva. Mi antigua jefa y mentora, Cindy Johanson, una de las personas más curiosas que conozco, me animó recientemente a mantener abierta una pestaña del navegador con ChatGPT* y experimentar con sus capacidades. Antes de escribir mi último artículo sobre DIBELS, lo usé para educarme sobre validez estadística. La experiencia con ChatGPT es diferente a leer artículos sobre el tema porque es una conversación: inmediatamente pude hacer preguntas de seguimiento y conversar sobre cómo el concepto se aplicaría a los conjuntos de datos reales con los que estaba trabajando.

Los estudiantes pueden usar la IA para perfeccionar sus habilidades de pensamiento crítico y debate. Un estudiante de la Khan World School le dijo a Sal Khan: "Es increíble poder ajustar mis argumentos sin temor a ser juzgado. Me hace sentir mucho más seguro para entrar al aula y participar realmente".

Probablemente ya sepas a través de la cobertura mediática (o tal vez por experiencia personal) que ChatGPT puede generar trabajos escritos para los estudiantes. También puede escribir en colaboración con ellos y brindar comentarios sobre la escritura de los estudiantes (aquí tienes la crítica de ChatGPT sobre este post, por ejemplo). Khan comparte: "El estudiante dirá: '¿Mi evidencia respalda mi afirmación?' Y luego, la IA no solo es capaz de dar retroalimentación, sino que también puede resaltar ciertas partes del pasaje y decir: 'En este pasaje, esto no respalda completamente tu afirmación', pero luego hace preguntas socráticas como: '¿Puedes decirnos por qué?'".

Los estudiantes pueden usar ChatGPT para cambiar el nivel de lectura de un pasaje y traducirlo a otros idiomas (ver ejemplos aquí y aquí). La IA puede presentar pasajes de lectura con preguntas conversacionales incrustadas que verifican la comprensión e invitan al análisis: ¿Por qué el autor usó esa palabra? ¿Cuál es la evidencia que respalda ese argumento? ¿Qué preguntas de seguimiento harías?

Si eso suena similar a lo que hacen los profesores humanos, no estás equivocado: hay cierta superposición. Hay cosas que la IA no puede hacer (más sobre eso a continuación), y si somos sabios en nuestra aplicación de la IA, la utilizaremos para liberar el tiempo de nuestros profesores humanos para el trabajo que están especialmente capacitados para proporcionar. Solo un profesor humano realmente bueno puede intuir cómo las circunstancias personales de un estudiante están afectando su aprendizaje, especialmente si el estudiante mismo no puede verbalizar esas circunstancias. Solo los profesores humanos pueden conectar lo que un estudiante está aprendiendo con sus valores, o establecer conexiones inesperadas a lo largo de meses de aprendizaje y múltiples materias según las ha experimentado ese estudiante.

Los profesores podrían tener más capacidad para hacer este trabajo importante cuando la IA actúe como asistente de enseñanza. La IA puede ayudar a los profesores a explorar cómo podrían presentar un concepto en particular, ya sea en general o a individuos o subgrupos específicos. La IA puede ayudar a los profesores a diferenciar y personalizar la instrucción: por ejemplo, si un profesor quiere crear pasajes de lectura personalizados en los niveles de lectura correctos para los 25 estudiantes de su clase, puede proporcionar los parámetros a ChatGPT, perfeccionar las historias que genera según le guste y luego usar las historias en clase más tarde el mismo día. (Pruébalo. Bastante genial).

La IA puede mejorar el trabajo de los entrenadores de instrucción humanos al proporcionar comentarios a los educadores sobre cómo enseñan. Un profesor puede grabar un video de sí mismo y pedirle a la IA una crítica. Por ejemplo: ¿Llamé a algunos estudiantes (o tipos de estudiantes) más que a otros? ¿Qué patrones notaste en cómo me moví por el salón? ¿Cuánto tiempo les llevó a los estudiantes calmarse después de una transición? (Añadiré aquí que, si bien este comentario es increíblemente útil para un profesor, la IA no tiene todo el contexto que el profesor tiene: por ejemplo, por qué necesitaba pasar más tiempo con un estudiante en particular cuyo abuelo acaba de morir; cómo pueden estar influyendo las adaptaciones del IEP; etc.).

La IA también puede ayudar a los profesores a interactuar con los padres y cuidadores, especialmente aquellos que no hablan inglés. Mira esta charla TED del visionario tecnológico Imran Chaudri: ¡está usando una chaqueta habilitada para IA que produce traducción en tiempo real de sus palabras en su propia voz! (en el minuto 06:50).

La IA está cambiando lo que enseñamos

Si estoy usando una chaqueta (o un auricular, un reloj u otro dispositivo portátil) que puede hacer tantas cosas, ¿qué es lo que yo mismo necesito saber y ser capaz de hacer, con mi propio cerebro y cuerpo?

Vamos a tener que trabajar duro (más) para discernir lo que es verdadero. Sabemos que la IA no funciona perfectamente: en sus manifestaciones actuales, a veces se ve afectada por "alucinaciones" y produce información falsa. En parte, esto se debe a que la IA se entrena en "modelos de lenguaje grandes" que construyen el conocimiento como las relaciones estadísticas entre palabras particulares. La investigadora de IA Yejin Choi comenta: "Estos modelos de lenguaje adquieren una vasta cantidad de conocimiento, pero lo hacen como un subproducto en lugar de como un objetivo de aprendizaje directo. Esto resulta en efectos secundarios no deseados, como alucinaciones y falta de sentido común. Ahora, en contraste, el aprendizaje humano nunca se trata de predecir qué palabra viene a continuación, sino que realmente se trata de dar sentido al mundo y aprender cómo funciona el mundo".

Si la IA puede alucinar, debes ser capaz de verificar los hechos en múltiples fuentes. Pero, ¿qué pasa si la fuente en sí no es real? Si quieres asombrarte y sentirte profundamente inquieto, mira esta demostración de deepfake del pionero de la IA Tom Graham. Graham dice acertadamente: "Tendremos que acostumbrarnos a un mundo en el que nosotros y nuestros hijos ya no podremos confiar en la evidencia de nuestros ojos".

Vamos a tener que comprender realmente los sesgos. La IA ya está tomando decisiones en nuestro nombre: si eres un gerente de contratación, filtra currículums para determinar a quién debes entrevistar; si eres médico, revisa resultados de análisis de laboratorio para señalar qué pacientes necesitan seguimiento. Al tomar estas decisiones, la IA utiliza algoritmos que los humanos crearon y que priorizan ciertos datos sobre otros. La IA se entrena en conjuntos de datos suministrados por humanos que pueden o no abarcar a todos. Por ejemplo, cuando la investigadora tecnológica Joy Buolamwini era estudiante de posgrado en el MIT, estaba trabajando con software de análisis facial cuando descubrió que el software no detectaba su rostro. Las personas que codificaron el software no le habían enseñado a identificar piel de tono marrón oscuro.

Vamos a tener que formular buenas preguntas. Imagina que recibes una gran cantidad de datos en una hoja de cálculo y necesitas darle sentido. Le pides a la IA: "¿Puedes hacerme algunos gráficos exploratorios?" y te da un punto de partida para comenzar a interactuar con los números. Pero para que sea más significativo y relevante, deberás hacer las preguntas de seguimiento adecuadas. "¿Qué sucede si cambiamos este valor?" "¿Qué pasaría si retrasamos dos años?".

Vamos a tener que conocer y aplicar nuestros valores humanos. Tal vez estés familiarizado con el famoso experimento mental del filósofo Nick Bostrom en el que la IA, dirigida a maximizar la producción de clips de papel, decide que los humanos deben ser asesinados y convertidos en materia prima para crear más clips de papel. Yejin Choi comenta: "Ahora, escribir un objetivo y una ecuación mejores que declaren explícitamente: 'No matar a los humanos' tampoco funcionará, porque la IA podría seguir adelante y matar a todos los árboles, pensando que eso es perfectamente aceptable. De hecho, hay innumerables otras cosas que la IA obviamente no debería hacer mientras maximiza los clips de papel, incluidas: 'No difundir noticias falsas', 'No robar', 'No mentir', que son parte de nuestra comprensión del sentido común sobre cómo funciona el mundo".

Vamos a tener que ser pensadores a largo plazo. Vale, tal vez hay poco peligro de que te conviertan en un clip de papel, pero hay otros cambios significativos a largo plazo que deberemos explorar de manera inclusiva (ver sesgo y valores humanos, arriba) y planificar.

Nita Farahany es una eticista de neurotecnología e IA; en su reciente charla TED, describió cómo se está utilizando nuestros datos personales: "A medida que empresas como Meta, Microsoft, Snap e incluso Apple comienzan a incorporar sensores cerebrales en nuestros dispositivos cotidianos como auriculares, audífonos, cintas para la cabeza, relojes e incluso tatuajes portátiles, estamos alcanzando un punto de inflexión en la transparencia cerebral... Los dispositivos cerebrales para consumidores ya han llegado, y la comercialización de nuestros cerebros ya ha comenzado. Ahora solo es una cuestión de escala".

¿A dónde podría llevar esto? Farahany se preocupa por "gobiernos que desarrollan biometría cerebral para autenticar a las personas en las fronteras, para interrogar los cerebros de los sospechosos criminales e incluso para crear armas que estén diseñadas para desactivar y desorientar el cerebro humano. Los dispositivos cerebrales tendrán capacidades no solo de lectura sino también de escritura, lo que crea riesgos de que nuestros cerebros puedan ser pirateados, manipulados e incluso sometidos a ataques dirigidos".

Si esto te mantiene despierto por la noche, no estás solo. El autor e investigador Gary Marcus comparte: "En otros momentos de la historia en los que hemos enfrentado incertidumbre y cosas nuevas y poderosas que pueden ser tanto buenas como malas, de uso dual, hemos creado nuevas organizaciones, como lo hemos hecho, por ejemplo, en torno a la energía nuclear. Necesitamos unirnos para construir una organización global, algo así como una agencia internacional para la IA que sea global, sin fines de lucro y neutral". Lo que me lleva a...

Vamos a tener que practicar la ciudadanía global, desplegando todas las habilidades mencionadas anteriormente. El pensamiento a largo plazo, hacer buenas preguntas, aplicar nuestros valores humanos, detectar sesgos, discernir lo que es verdadero, todas estas serán habilidades muy necesarias en el futuro.
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Volviendo a la educación: deberíamos preguntarnos cómo se priorizan estas habilidades en la enseñanza y el aprendizaje de hoy en día. Asegurémonos de enseñar para las pruebas reales, y las oportunidades, que nos esperan.